粉末冶金齿轮的视觉检测技术研究

摘要

粉末冶金齿轮拥有成本低、制造工序简单和形状多样等诸多优势，广泛应用于汽配件传动等领域。针对粉末冶金齿轮缺陷和内孔直径的检测需求，研究视觉缺陷检测及亚像素边缘定位方法，对齿轮的自动化检测具有一定实用价值。 利用图像分割和边界跟踪方法提取齿轮各轮廓，通过特征参数（圆度、周长、面积）的分析，实现内孔筛选，结合最小二乘和随机抽样一致方法，完成内孔中心坐标计算。构建视觉检测平台，分析镜头畸变对特征参数的影响，完成齿轮定位实验。 分析齿轮缺陷（缺角、表面及残粉）的检测需求，根据目标的区域及轮廓特征完成缺陷判别。针对缺角问题，提取各轮齿连通域，采用细分区域灰度分析法得到缺陷；提取表面部分，采用边缘检测和区域生长实现缺陷标记；建立齿型轮廓的一维表示函数，提取相关函数参数，构建归一化判别表达式，作为残粉评判依据。实验结果证明上述算法的有效性，各缺陷的误检率在5%以内。 提取齿轮内孔的像素级边界，根据理想阶跃边缘的灰度成像特性，提出基于局部区域效应的亚像素边缘检测方法，采用四阶曲线函数表示粗像素点内的边缘，根据像素间的灰度及梯度关系求解边缘曲线系数；分析实际轮廓与理论计算的偏差，使用B样条曲线平滑亚像素边缘。结合圆拟合完成孔径测量实验，将该算法与插值法及Zernike矩法的测量结果相比较，可知其准确度达到0.5μm，重复测量偏差在1μm之内，优于其他两种算法。根据齿轮检测的需求，结合Qt和OpenCV函数库，采用C++语言开发了自动检测软件，完成粉末冶金齿轮的自动检测。

目录

第一个书签之前